英矽智能利用人工智能工具揭示特发性肺纤维化与加速衰老的关联

英矽智能的研究团队利用人工智能工具揭示了特发性肺纤维化（IPF）与加速衰老之间的关联。IPF是一种慢性、进行性的肺部疾病，主要影响60岁以上人群，导致肺功能不可逆下降和呼吸衰竭。研究发现，IPF与衰老存在共同的生物学路径，这对于开发抗衰老治疗方案至关重要。团队开发了两种深度学习模型：纤维化感知衰老时钟和IPF-Precious3GPT。前者基于英国生物样本库数据训练，能高精度预测生物年龄；后者则根据文本提示生成基因差异表达谱。研究结果显示，重症感染并可能发展为肺纤维化的患者，其预测的生物年龄显著高于健康对照组。此外，研究人员还发现了四条关键通路在IPF与衰老中的核心作用，但参与方式不同。未来，团队计划通过专门的IPF患者队列验证AI模型，并将其方法扩展到其他纤维化及衰老相关疾病的研究中，以提升药物研发效率和个性化疗法策略的开发。